Hallo en welkom terug bij de cursus over kunstmatige intelligentie.
In de sectie van vandaag behandelen we het onderwerp van een diepgaande Q-learning.
Dus laten we eens kijken, hoe gaan we dit aanvallen?
In deze sectie zullen we een diepe leerintuïtie leren, de leerkant van dingen.
Dus we gaan diep leren, de intuïtie erachter, opsplitsen in twee delen, het leren en het
acteren.
En daar gaan we tutorials over hebben.
Begrijp dus allereerst hoe de neurale netwerken eigenlijk leren en hoe ze hun gewicht bijwerken op
basis van wat we ze ingeven en hoe het hele concept van leren werkt.
Dus hoe gaan we om met de concepten van temporele verschillen die we bespreken in eenvoudig leren?
We gaan ze toepassen op deep learning, en dan gaan we praten over hoe
deep learning-algoritmen daadwerkelijk beslissen welke actie moet worden ondernomen in welke toestanden ze zouden gaan praten.
Ervaar replay een zeer belangrijke toevoeging bovenop deep learning, waardoor je daadwerkelijk leert goed te werken en je zult uit
die tutorial zien waarom het belangrijk is.
En dan gaan we het hebben over actieselectiebeleid.
We gaan het hebben over hoe deep learning agents exploratie en exploitatie kunnen combineren.
Dus als ze eenmaal iets een goede aanpak hebben gevonden, kunnen ze die aanpak gebruiken, maar ze moeten ook verkennen zodat ze
niet vast komen te zitten in een lokaal maximum.
En nog iets dat ik over de sectie wilde noemen, is dat het zeer nuttig is als
je kijkt naar Anex, nummer één, kunstmatige neurale netwerken.
Dus als je al die onderwerpen gaat verkennen, hebben we daar een aantal zeer krachtige intuïtie-tutorials voor je
voorbereid.
Als je natuurlijk niet hebt gedaan, als je de cursus diepgaand leren
niet hebt gedaan, als je de discipline hebt gedaan, natuurlijk, en je weet al
deze dingen al en je kunt doorgaan met sectie, maar als je wilt om die extra kennis over neurale netwerken te
krijgen voordat je verder gaat met dit deel, is dit natuurlijk zeer aan te raden omdat het je zal helpen precies te
begrijpen hoe neurale netwerken werken en waarom ze zo krachtig zijn, waarom we ze in dit diepe leeralgoritme.
En als je eenmaal je kennis hebt opgefrist of die kennis hebt opgedaan over een neuraal netwerk van
dat naar annexeren en hier terug komen, gaan we verder met het typische.
Als je redelijk vertrouwd bent met neurale netwerken, laten we er dan meteen op ingaan.
Laten we het hebben over diep leren, intuïtie, en ik kijk ernaar uit je te zien tijdens de eerste
tutorial.
Tot die tijd, geniet van I.